前言 本文介紹了一篇CVPR2021的語義分割論文,論文將語義分割視為序列到序列的預測任務,基於transformer作為編碼器,介紹了三種解碼器方式,選擇其中效果最好的解碼器方式與transformer編碼器組成了一個新的SOTA模型--SETR。 論文:Rethinking ...
前言 公眾號在前面發過三篇分別對BatchNorm解讀 分析和總結的文章 文章鏈接在文末 ,閱讀過這三篇文章的讀者對BatchNorm和歸一化方法應該已經有了較深的認識和理解。在本文將介紹一篇關於BatchNorm舉足輕重的論文,這篇論文對進行了很多實驗,非常全面地考慮了BatchNorm中的Batch。 歡迎關注公眾號 CV技術指南 ,專注於計算機視覺的技術總結 最新技術跟蹤 經典論文解讀。 ...
2021-08-21 17:30 0 116 推薦指數:
前言 本文介紹了一篇CVPR2021的語義分割論文,論文將語義分割視為序列到序列的預測任務,基於transformer作為編碼器,介紹了三種解碼器方式,選擇其中效果最好的解碼器方式與transformer編碼器組成了一個新的SOTA模型--SETR。 論文:Rethinking ...
【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基於子空間注意力模塊的圖像降噪,作者尚未公開官方代碼,但 github上目前有一個非官方的實現可參考。下面內容主要來自青源LIVE ...
持續更新Github: https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper CVPR 2021 致力於計算機視覺和模式識別包括顏色檢測、跟蹤、運動、物體識別、音響和目標檢測。 Image-to-image Translation via ...
論文:https://arxiv.org/pdf/2101.02824.pdf 代碼:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2Neighbor 下面內容來自智源研究院CVPR2021預講華為諾亞專場 1、深度學習的圖像去噪方法面臨的挑戰 ...
本文將介紹一篇很有意思的論文,該方向比較新,故本文保留了較多論文中的設計思路,背景知識等相關內容。 前言: 人類具有識別環境中未知對象實例的本能。當相應的知識最終可用時,對這些未知實例的內在好奇心有助於了解它們。 這促使我們提出一個新的計算機視覺問題,稱為:“開放世界對象檢測 ...
CVPR2021中的目標檢測和語義分割論文匯總 計算機視覺工坊 昨天 計算機視覺工坊 專注於計算機視覺、VSLAM、目標檢測、語義分割、自動駕駛、深度學習、AI ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代碼地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文針對anchor-fre ...
論文:Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing, CVPR 2021 代碼:https://github.com/GlassyWu/AECR-Net 1、背景 當前方法的問題:1)使用clear images結合L1 ...